খবর

বর্তমানে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি অ্যালগরিদম এবং সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে জটিল চিকিৎসা তথ্য বিশ্লেষণ করে মানুষের জ্ঞানের আনুমানিক হিসাব করে। অতএব, AI অ্যালগরিদমের সরাসরি ইনপুট ছাড়াই, কম্পিউটারের পক্ষে সরাসরি ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভব।
এই ক্ষেত্রে বিশ্বব্যাপী উদ্ভাবন ঘটছে। ফ্রান্সে, বিজ্ঞানীরা গত ১০ বছর ধরে রোগীর ভর্তির রেকর্ড বিশ্লেষণ করার জন্য "টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ" নামক একটি প্রযুক্তি ব্যবহার করছেন। এই গবেষণা গবেষকদের ভর্তির নিয়ম খুঁজে পেতে এবং ভবিষ্যতে ভর্তির নিয়ম ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এমন অ্যালগরিদম খুঁজে পেতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে সাহায্য করতে পারে।
এই তথ্য অবশেষে হাসপাতাল পরিচালকদের কাছে সরবরাহ করা হবে যাতে তারা আগামী ১৫ দিনের মধ্যে প্রয়োজনীয় চিকিৎসা কর্মীদের "লাইনআপ" পূর্বাভাস দিতে পারে, রোগীদের জন্য আরও "কাউন্টারপার্ট" পরিষেবা প্রদান করতে পারে, তাদের অপেক্ষার সময় কমাতে পারে এবং চিকিৎসা কর্মীদের কাজের চাপ যতটা সম্ভব যুক্তিসঙ্গতভাবে পরিচালনা করতে পারে।
মস্তিষ্কের কম্পিউটার ইন্টারফেসের ক্ষেত্রে, এটি স্নায়ুতন্ত্রের রোগ এবং স্নায়ুতন্ত্রের আঘাতের কারণে হারিয়ে যাওয়া বক্তৃতা এবং যোগাযোগের কার্যকারিতার মতো মৌলিক মানব অভিজ্ঞতা পুনরুদ্ধার করতে সাহায্য করতে পারে।
কীবোর্ড, মনিটর বা মাউস ব্যবহার না করেই মানুষের মস্তিষ্ক এবং কম্পিউটারের মধ্যে সরাসরি যোগাযোগ তৈরি করলে অ্যামিওট্রফিক ল্যাটেরাল স্ক্লেরোসিস বা স্ট্রোকের আঘাতে আক্রান্ত রোগীদের জীবনযাত্রার মান উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হবে।
এছাড়াও, নতুন প্রজন্মের রেডিয়েশন সরঞ্জামের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল AI। এটি একটি ছোট আক্রমণাত্মক বায়োপসি নমুনার পরিবর্তে "ভার্চুয়াল বায়োপসি" এর মাধ্যমে পুরো টিউমার বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করে। রেডিয়েশন মেডিসিনের ক্ষেত্রে AI এর প্রয়োগ টিউমারের বৈশিষ্ট্যগুলি উপস্থাপনের জন্য চিত্র-ভিত্তিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারে।
ওষুধ গবেষণা ও উন্নয়নে, বড় তথ্যের উপর নির্ভর করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে উপযুক্ত ওষুধ খনন এবং স্ক্রিন করতে পারে। কম্পিউটার সিমুলেশনের মাধ্যমে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ওষুধের কার্যকলাপ, সুরক্ষা এবং পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া পূর্বাভাস দিতে পারে এবং রোগের সাথে মেলে এমন সেরা ওষুধ খুঁজে পেতে পারে। এই প্রযুক্তি ওষুধ বিকাশের চক্রকে উল্লেখযোগ্যভাবে সংক্ষিপ্ত করবে, নতুন ওষুধের খরচ কমাবে এবং নতুন ওষুধ বিকাশের সাফল্যের হার উন্নত করবে।
উদাহরণস্বরূপ, যখন কারো ক্যান্সার ধরা পড়ে, তখন বুদ্ধিমান ওষুধ উন্নয়ন ব্যবস্থা রোগীর স্বাভাবিক কোষ এবং টিউমার ব্যবহার করে তার মডেলটি তৈরি করবে এবং সম্ভাব্য সকল ওষুধ চেষ্টা করবে যতক্ষণ না এটি এমন একটি ওষুধ খুঁজে পায় যা স্বাভাবিক কোষের ক্ষতি না করে ক্যান্সার কোষকে মেরে ফেলতে পারে। যদি এটি একটি কার্যকর ওষুধ বা কার্যকর ওষুধের সংমিশ্রণ খুঁজে না পায়, তবে এটি একটি নতুন ওষুধ তৈরি শুরু করবে যা ক্যান্সার নিরাময় করতে পারে। যদি ওষুধটি রোগ নিরাময় করে কিন্তু এখনও পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া থাকে, তাহলে সিস্টেমটি সংশ্লিষ্ট সমন্বয়ের মাধ্যমে পার্শ্বপ্রতিক্রিয়াগুলি থেকে মুক্তি পাওয়ার চেষ্টা করবে।